特許 6709941 降水予測装置及び降水予測方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6709941

(24)【登録日】2020年5月28日

(45)【発行日】2020年6月17日

(54)【発明の名称】降水予測装置及び降水予測方法

(51)【国際特許分類】

   G01W 1/10 20060101AFI20200608BHJP

【ＦＩ】

   G01W1/10 P

【請求項の数】8

【全頁数】14

(21)【出願番号】特願2016-164254(P2016-164254)

(22)【出願日】2016年8月25日

(65)【公開番号】特開2018-31682(P2018-31682A)

(43)【公開日】2018年3月1日

【審査請求日】2019年5月24日

(73)【特許権者】

【識別番号】501138231

【氏名又は名称】国立研究開発法人防災科学技術研究所

(74)【代理人】

【識別番号】100139103

【弁理士】

【氏名又は名称】小山 卓志

(74)【代理人】

【識別番号】100139114

【弁理士】

【氏名又は名称】田中 貞嗣

(74)【代理人】

【識別番号】100088041

【弁理士】

【氏名又は名称】阿部 龍吉

(72)【発明者】

【氏名】清水 慎吾

(72)【発明者】

【氏名】加藤 亮平

【審査官】 後藤 順也

(56)【参考文献】

【文献】 特許第３８５１６４１（ＪＰ，Ｂ２）

【文献】 特表２０１６−５１８５９２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２００８／００９７７０１（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 BOWLER Neill E et al.，STEPS: A probabilistic precipitation forecasting scheme which merges an extrapolation nowcast with downscaled NWP，Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society，２００６年１０月，Vol.132、No.620 ，Page.2127-2155

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０１Ｗ １／００−１／１８

ＪＳＴＰｌｕｓ（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

少なくとも降水の観測データを取得する観測データ取得部と、
観測領域を格子状に分割し、前記観測データ取得部から取得した観測データを用いて、物理法則を用いて降水状況の時間変化をコンピュータで計算して未来の降水状況を格子毎に予測する数値予測部と、
観測領域を格子状に分割し、前記観測データ取得部から取得した観測データを用いて、過去の降水域の動きと現在の降水の分布を求め、短時間後の降水の分布を格子毎に予測するナウキャスト予測部と、
前記数値予測部から得られる数値予測データと前記ナウキャスト予測部から得られるナウキャスト予測データに対して、所定の領域を示す位置ズレ格子数を決定し、位置ズレ格子数毎の正解率を計算する正解率計算部と、
前記正解率計算部で求めた正解率を考慮して、最適な合成係数をリアルタイムで推定し、その合成係数を用いて最新の数値予測データとナウキャスト予測データを合成する合成部と、
を備える
ことを特徴とする降水予測装置。

【請求項2】

前記正解率計算部は、以下の式（１）を用いて、位置ズレ格子数毎の正解率を計算する
ことを特徴とする請求項１に記載の降水予測装置。

【数7】

・・・（１）
ただし、
O(n)(i,j) は、格子(i,j)での観測値のFraction、
M(n)(i,j) は、格子(i,j)での予測値のFraction、
Fractionは、ｎ×ｎ領域に対して降水量が予め定めた所定の値以上となる格子の割合、
nは、Fractionを計算する正方形の１辺の格子数、
Nは、 評価領域の全格子数、
Σ_iΣ_jは、評価領域内の和
である。

【請求項3】

前記位置ズレ格子数を入力可能な位置ズレ格子数入力部を備える
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の降水予測装置。

【請求項4】

前記合成部は、以下の式（２）を用いて、前記最新の数値予測データとナウキャスト予測データを合成する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１つに記載の降水予測装置。
R(n,t)＝C(n,t)×R1(n,t)＋(1−C(n,t))×R2(n,t) （２）
ただし、
ｎはFractionを計算する正方形の１辺の格子数、
ｔは、時間、
R1(n,t)は、１辺の格子数ｎでのｔ時間後のナウキャスト予測データ、
R2(n,t)は、１辺の格子数ｎでのｔ時間後の数値予測データ、
C(n,t)は、１辺の格子数ｎでの数値予測データR2(n,t)に対するナウキャスト予測データR1(n,t)のｔ時間後の合成係数（nとtの関数、０≦C(n,t)≦１）、
である。

【請求項5】

少なくとも降水の観測データを取得するステップと、
観測領域を格子状に分割し、前記観測データを用いて、物理法則を用いて降水状況の時間変化をコンピュータで計算して未来の降水状況を示す数値予測データを格子毎に予測するステップと、
観測領域を格子状に分割し、前記観測データを用いて、過去の降水域の動きと現在の降水の分布を求め、短時間後の降水の分布を示すナウキャスト予測データを格子毎に予測するステップと、
前記数値予測データと前記ナウキャスト予測データに対して、所定の領域を示す位置ズレ格子数を決定し、位置ズレ格子数毎の正解率を計算するステップと、
前記正解率を考慮して、最適な合成係数をリアルタイムで推定し、その合成係数を用いて最新の数値予測データとナウキャスト予測データを合成するステップと、
を有する
ことを特徴とする降水予測方法。

【請求項6】

位置ズレ格子数毎の正解率を計算するステップは、以下の式（１）を用いる
ことを特徴とする請求項４に記載の降水予測方法。

【数8】

・・・（１）
ただし、
O(n)(i,j) は、格子(i,j)での観測値のFraction、
M(n)(i,j) は、格子(i,j)での予測値のFraction、
Fractionは、n×n領域に対して降水量が予め定めた所定の値以上となる格子の割合、
nは、Fractionを計算する正方形の１辺の格子数、
Nは、 評価領域の全格子数、
Σ_iΣ_jは、評価領域内の和
である。

【請求項7】

前記位置ズレ格子数を入力するステップを有する
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の降水予測方法。

【請求項8】

前記最新の数値予測データとナウキャスト予測データを合成するステップは、以下の式（２）を用いる
ことを特徴とする請求項５乃至７のいずれか１つに記載の降水予測方法。
R(n,t)＝C(n,t)×R1(n,t)＋(1−C(n,t))×R2(n,t) （２）
ただし、
ｎはFractionを計算する正方形の１辺の格子数、
ｔは、時間、
R1(n,t)は、１辺の格子数ｎでのｔ時間後のナウキャスト予測データ、
R2(n,t)は、１辺の格子数ｎでのｔ時間後の数値予測データ、
C(n,t)は、１辺の格子数ｎでの数値予測データR2(n,t)に対するナウキャスト予測データR1(n,t)のｔ時間後の合成係数（nとtの関数、０≦C(n,t)≦１）、
である。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、降水の予測を行う降水予測装置及び降水予測方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、運動学的手法による予測降水量と、物理的手法による予測降水量と、それぞれの予測降水量に対して異なる重み関数と、を用意し、該重み関数を選択して用いることで、３時間から１０時間までの降水を精度良く予測する降水量予測方法が開示されている（特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特許第３８５１６４１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１の降水量予測方法は、積乱雲よりも空間スケールが大きく、時間スケールの長い現象を主な対象としているため、急激に発達する積乱雲の時空間変動をとらえることができなかった。また、特許文献１の降水量予測方法は、降水量を予測するものであって、降水発生確率を提供することができなかった。

【0005】

本発明は、従来技術と比較して、急激に発達する積乱雲に対して降水量の予測に加え、強雨の発生確率を予測することが可能な降水予測装置及び降水予測方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明にかかる降水予測装置は、
少なくとも降水の観測データを取得する観測データ取得部と、
観測領域を格子状に分割し、前記観測データ取得部から取得した観測データを用いて、物理法則を用いて降水状況の時間変化をコンピュータで計算して未来の降水状況を格子毎に予測する数値予測部と、
観測領域を格子状に分割し、前記観測データ取得部から取得した観測データを用いて、過去の降水域の動きと現在の降水の分布を求め、短時間後の降水の分布を格子毎に予測するナウキャスト予測部と、
前記数値予測部から得られる数値予測データと前記ナウキャスト予測部から得られるナウキャスト予測データに対して、所定の領域を示す位置ズレ格子数を決定し、位置ズレ格子数毎の正解率を計算する正解率計算部と、
前記正解率計算部で求めた正解率を考慮して、最適な合成係数をリアルタイムで推定し、その合成係数を用いて最新の数値予測データとナウキャスト予測データを合成する合成部と、
を備える
ことを特徴とする。

【0007】

本発明にかかる降水予測装置では、
前記正解率計算部は、以下の式（１）を用いて、位置ズレ格子数毎の正解率を計算することを特徴とする。

【数1】

・・・（１）
ただし、
O(n)(i,j) は、格子(i,j)での観測値のFraction、
M(n)(i,j) は、格子(i,j)での予測値のFraction、
Fractionは、n×n領域に対して降水量が予め定めた所定の値以上となる格子の割合、
nは、Fractionを計算する正方形の１辺の格子数、
Nは、 評価領域の全格子数、
Σ_iΣ_jは、評価領域内の和
である。

【0008】

本発明にかかる降水予測装置は、
前記位置ズレ格子数を入力可能な位置ズレ格子数入力部を備える
ことを特徴とする。

【0009】

本発明にかかる降水予測装置では、
前記合成部は、以下の式（２）を用いて、前記最新の数値予測データとナウキャスト予測データを合成する
ことを特徴とする。
R(n,t)＝C(n,t)×R1(n,t)＋(1−C(n,t))×R2(n,t) ・・・（２）
ただし、
ｎはFractionを計算する正方形の１辺の格子数、
ｔは、時間、
R1(n,t)は、１辺の格子数ｎでのｔ時間後のナウキャスト予測データ、
R2(n,t)は、１辺の格子数ｎでのｔ時間後の数値予測データ、
C(n,t)は、１辺の格子数ｎでの数値予測データR2(n,t)に対するナウキャスト予測データR1(n,t)のｔ時間後の合成係数（nとtの関数、０≦C(n,t)≦１）、
である。

【0010】

本発明にかかる降水予測方法は、
少なくとも降水の観測データを取得するステップと、
観測領域を格子状に分割し、前記観測データを用いて、物理法則を用いて降水状況の時間変化をコンピュータで計算して未来の降水状況を示す数値予測データを格子毎に予測するステップと、
観測領域を格子状に分割し、前記観測データを用いて、過去の降水域の動きと現在の降水の分布を求め、短時間後の降水の分布を示すナウキャスト予測データを格子毎に予測するステップと、
前記数値予測データと前記ナウキャスト予測データに対して、所定の領域を示す位置ズレ格子数を決定し、位置ズレ格子数毎の正解率を計算するステップと、
前記正解率を考慮して、最適な合成係数をリアルタイムで推定し、その合成係数を用いて最新の数値予測データとナウキャスト予測データを合成するステップと、
を有する
ことを特徴とする。

【0011】

本発明にかかる降水予測方法では、
位置ズレ格子数毎の正解率を計算するステップは、以下の式（１）を用いる
ことを特徴とする。

【数2】

・・・（１）
ただし、
O(n)(i,j) は、格子(i,j)での観測値のFraction、
M(n)(i,j) は、格子(i,j)での予測値のFraction、
Fractionは、n×n領域に対して降水量が予め定めた所定の値以上となる格子の割合、
nは、Fractionを計算する正方形の１辺の格子数、
Nは、 評価領域の全格子数、
Σ_iΣ_jは、評価領域内の和
である。

【0012】

本発明にかかる降水予測方法は、
前記位置ズレ格子数を入力するステップを有する
ことを特徴とする。

【0013】

本発明にかかる降水予測方法では、
前記最新の数値予測データとナウキャスト予測データを合成するステップは、以下の式（２）を用いる
ことを特徴とする。
R(n,t)＝C(n,t)×R1(n,t)＋(1−C(n,t))×R2(n,t) ・・・（２）
ただし、
ｎはFractionを計算する正方形の１辺の格子数、
ｔは、時間、
R1(n,t)は、１辺の格子数ｎでのｔ時間後のナウキャスト予測データ、
R2(n,t)は、１辺の格子数ｎでのｔ時間後の数値予測データ、
C(n,t)は、１辺の格子数ｎでの数値予測データR2(n,t)に対するナウキャスト予測データR1(n,t)のｔ時間後の合成係数（nとtの関数、０≦C(n,t)≦１）、
である。

【発明の効果】

【0014】

このような降水予測装置及び降水予測方法によれば、急激に発達する積乱雲に対して降水量の予測に加え、強雨の発生確率を予測することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】本実施形態の降水予測装置のシステムブロック図を示す。

【図2】予測時間に対する数値予測による予測正解率とナウキャスト予測による予測正解率の比を示す。

【図3】格子毎の観測データと予測データの比較を示す。

【図4】予測時間に対する正解率の関係を示す。

【図5】本実施形態の降水予測方法のフローチャートを示す。

【図6】本実施形態の降水予測装置及び降水予測方法で得られる降水予測データを示す。

【発明を実施するための形態】

【0016】

本発明にかかる実施の形態を図により説明する。

【0017】

図１は、本実施形態の降水予測装置のシステムブロック図を示す。

【0018】

降水予測装置１０は、観測データ取得部１１と、数値予測部１２と、ナウキャスト予測部１３と、正解率計算部１４と、合成部１６と、を備える。

【0019】

観測データ取得部１１は、地上観測、気象衛星及びレーダー等の観測データを、世界各国の気象機関又は宇宙機関等から取得する。観測は、様々な場所や時刻で行われているので、観測データはそれぞれの取得先から所定の時間毎に取得される。観測データには、人為的なミスや機器の故障等によって精度が低く、利用できないものが存在するので、これらのデータは除外する。取得された観測データは、数値予測部１２及びナウキャスト予測部１３に出力される。

【0020】

数値予測部１２は、観測領域を格子状に分割し、観測データ取得部１１から取得した観測データを用いて、格子毎に数値予報を行う部分である。数値予報は、物理法則を用いて降水の時間変化をコンピュータで計算して未来の降水を予測する。

【0021】

ナウキャスト予測部１３は、観測領域を格子状に分割し、観測データ取得部１１から取得した観測データを用いて、過去の降水域の動きと現在の降水の分布を用いて、短時間後の降水の分布を格子毎に予測する部分である。

【0022】

正解率計算部１４は、数値予測部１２から得られる数値予測データとナウキャスト予測部１３から得られるナウキャスト予測データに対して、位置ズレを許容しながら、位置ズレ格子数（位置ズレを許容する空間スケール）毎の正解率を以下の式（１）を用いて計算する。

【数3】

・・・（１）
ただし、
O(n)(i,j) は、格子(i,j)での観測値のFraction、
M(n)(i,j) は、格子(i,j)での予測値のFraction、
Fractionは、n×n領域に対して降水量が予め定めた所定の値以上となる格子の割合、
nは、Fractionを計算する正方形の１辺の格子数、
Nは、 評価領域の全格子数、
Σ_iΣ_jは、評価領域内の和
である。

【0023】

位置ズレ格子数入力部１５は、必要な位置ズレ格子数を適宜入力する。位置ズレ格子数ｎを大きくすると、降水発生確率の予測精度は上がる。しかしながら、広い範囲内の何れかの場所で雨が降るという予報は的中するが、実用的ではない。逆に、位置ズレ格子数ｎを小さくすると、降水発生確率の予測精度は下がる。すなわち、この地点で数十分後に雨が降るというピンポイントの予報は、困難である。したがって、位置ズレ格子数ｎは、利用者の要望に応じて、適宜決定することが好ましい。

【0024】

合成部１６は、正解率計算部１４で求めた正解率を考慮して、最適な合成係数をリアルタイムで推定し、その合成係数を用いて数値予測データとナウキャスト予測データを、以下の式（２）を用いて合成する。
R(n,t)＝C(n,t)×R1(n,t)＋(1−C(n,t))×R2(n,t) （２）
ただし、
ｎはFractionを計算する正方形の１辺の格子数、
ｔは、時間、
R1(n,t)は、１辺の格子数ｎでのｔ時間後のナウキャスト予測データ、
R2(n,t)は、１辺の格子数ｎでのｔ時間後の数値予測データ、
C(n,t)は、１辺の格子数ｎでの数値予測データR2(n,t)に対するナウキャスト予測データR1(n,t)のｔ時間後の合成係数（nとtの関数、０≦C(n,t)≦１）、
である。

【0025】

合成係数は、数値予測データとナウキャスト予測データの正解率を考慮して決定される。予測データの正解率は、過去１時間の真値と比較することで、リアルタイムに算出される。

【0026】

図２は、予測時間に対する数値予測による予測正解率とナウキャスト予測による予測正解率の比を示す。

【0027】

図２に示すように、数値予測は、予測時間が短い場合、正解率が低く、予測時間が長くなると正解率が高くなる。ナウキャスト予測は、予測時間が短い場合、正解率が高く、予測時間が長くなると正解率が低くなる。したがって、予測時間が短い場合にはナウキャスト予測を重視し、予測時間が長い場合には数値予測を重視する合成係数を求めることが好ましい。

【0028】

また、局地的大雨を予測する場合には、格子を１ｋｍ以下とした高い分解能での予測が求められる。高い格子分解能で予測すると、格子毎の予測データの精度は、一般に低くなる。すなわち、高い格子分解能での予測は、誤差が大きい。

【0029】

図３は、格子毎の観測データと予測データの比較を示す。図３（ａ）は観測データ、図３（ｂ）は予測データを示す。斜線部分の格子は予め定めた所定量以上の降水量の位置を示す。

【0030】

図３に示した例において、位置ズレを許容しないｎ＝１の格子スケールを選択すると、予測データは観測データと異なる結果と判定される。しかしながら、位置ズレを５グリッド許容するｎ＝５の格子スケールを選択すると、予測データと観測データがどちらも所定量以上の降水量の位置が６つなので、予測データは観測データと同一の結果と判定される。

【0031】

本実施形態では、正解率計算部１４において、ある程度の位置ズレを許容し予測精度を維持することで、高い格子分解能においても予測の精度を高める以下の式（１）を用いる。そして、合成部１６で、正解率計算部１４の結果を用いて、数値予測データとナウキャスト予測データを合成する。

【数4】

・・・（１）
ただし、
O(n)(i,j) は、格子(i,j)での観測値のFraction、
M(n)(i,j) は、格子(i,j)での予測値のFraction、
Fractionは、n×n領域に対して降水量が予め定めた所定の値以上となる格子の割合、
nは、Fractionを計算する正方形の１辺の格子数、
Nは、 評価領域の全格子数、
Σ_iΣ_jは、評価領域内の和
である。

【0032】

式（１）は、評価する座標(ｉ，ｊ）における位置ズレ格子数ｎを許容した時のFractionの正解率を示す。Fractionには、ＯとＭがある。FractionＯは、実際に観測された雨に対して位置ズレ許容した時の降水発生確率である。FractionＭは、予測された雨に対して位置ズレ許容した時の降水発生確率である。

【0033】

式（１）は、過去に得られた数値予測データとナウキャスト予測データに対して、各位置ズレ格子数について求められ、予測の正解率を計算することができる。また、式（１）は、予測のリードタイム毎に計算される。そして、数値予測とナウキャスト予測のリードタイム毎の正解率の比から合成係数を決定する。したがって、合成係数は、各位置ズレ格子数と各リードタイムによって決定される。

【0034】

つまり、正解率計算部１４は、数値予測データとナウキャスト予測データを位置ズレ格子数ｎだけ許容した降水量分布及び降水発生確率分布をリードタイム毎に計算する。そして、合成部１６は、リードタイム及び位置ズレ格子数ｎ毎の予測に対して、合成係数をもとに最新の数値予測データとナウキャスト予測データを合成し、降水量分布及び降水発生確率分布を求める。

【0035】

このように、本実施形態の降水予測装置１０は、降水量予測分布に加えて、降水発生確率分布を求めることが可能となる。

【0036】

次に、位置ズレ格子数ｎと降水発生確率の関係について説明する。

【0037】

位置ズレ格子数ｎを大きくすると、降水発生確率の予測精度は上がる。しかしながら、広い範囲内の何れかの場所で雨が降るという予報は的中するが、実用的ではない。逆に、位置ズレ格子数ｎを小さくすると、降水発生確率の予測精度は下がる。すなわち、この地点で数十分後に雨が降るというピンポイントの予報は、困難である。したがって、位置ズレ格子数ｎは、利用者の要望に応じて、決定することが好ましい。

【0038】

図４は、予測時間に対する正解率の関係を示す。図４（ａ）は１時間に５０mmの降水を予測した場合、図４（ｂ）は１時間に２０mmの降水を予測した場合を示す。図４に示すグラフ内のＬは、位置ズレ許容スケール（ｋｍ）を示す。

【0039】

例えば、予測の正解率が５０％は必要であると決めた場合、図４に示した許容ラインよりも上方にあるデータを用いることが好ましい。

【0040】

次に、本実施形態の降水予測装置１０の制御フローについて説明する。

【0041】

図５は、本実施形態の降水予測方法のフローチャートを示す。

【0042】

まず、ステップ１で、過去の実際の降水データの読み込む（ＳＴ１）。続いて、過去の数値予測データ及びナウキャスト予測データの読み込む（ＳＴ２）。

【0043】

次に、ステップ３で、位置ズレ格子数ｎを決定する（ＳＴ３）。位置ズレ格子数ｎは、利用者が適宜決定することが可能である。

【0044】

次に、ステップ４で、式（１）に示した正解率を計算する（ＳＴ４）。続いて、ステップ５で、数値予測データとナウキャスト予測データの合成係数を計算する（ＳＴ５）。正解率及び合成係数の計算時には、ステップ１〜ステップ３において求めた降水データ、予測データ及び位置ズレ格子数ｎ等を用いる。

【0045】

次に、ステップ６で、最新の数値予測データとナウキャスト予測データを読み込む（ＳＴ６）。続いて、ステップ７で、ステップ６において読み込んだ最新の数値予測データ及びナウキャスト予測データにおける位置ズレ格子数毎の降水量予測及び降水確率予測を求める（ＳＴ７）。

【0046】

次に、ステップ８で、数値予測データによる予測とナウキャスト予測データによる予測を合成する（ＳＴ８）。合成の際は、ステップ５で計算した合成係数を用いて、式（２）から求める。また、図４に示した許容ライン等を考慮することが好ましい。

【0047】

最後に、ステップ９で、位置ズレ格子数毎の降水量及び降水確率を予測した合成予測ファイルを出力する（ＳＴ９）。

【0048】

図６は、本実施形態の降水予測装置及び降水予測方法で得られる降水予測データを示す。図６（ａ）は雨量予測データを示し、図６（ｂ）は降水発生確率データを示す。

【0049】

図６（ａ）及び図６（ｂ）に示すように、本実施形態の降水予測装置及び降水予測方法では、降水量予測データに加えて、降水発生確率データを求めることが可能となる。また、降水発生確率データにおいては、位置ズレ格子数ｎを選択することで、所定の領域に所定量以上の雨が降る確率を適宜求めることが可能となる。例えば、図６（ｂ）に示す例では、周囲５ｋｍ四方に５０ｍｍ以上の雨が降る確率を求めている。

【0050】

以上、本実施形態の降水予測装置１０は、少なくとも降水の観測データを取得する観測データ取得部１１と、観測領域を格子状に分割し、観測データ取得部から取得した観測データを用いて、物理法則を用いて降水状況の時間変化をコンピュータで計算して未来の降水状況を格子毎に予測する数値予測部１２と、観測領域を格子状に分割し、観測データ取得部１１から取得した観測データを用いて、過去の降水域の動きと現在の降水の分布を求め、短時間後の降水の分布を格子毎に予測するナウキャスト予測部１３と、数値予測部１２から得られる数値予測データとナウキャスト予測部１３から得られるナウキャスト予測データに対して、所定の領域を示す位置ズレ格子数ｎを決定し、位置ズレ格子数ｎ毎の正解率を計算する正解率計算部１４と、正解率計算部１４で求めた正解率を考慮して、最適な合成係数をリアルタイムで推定し、その合成係数を用いて最新の数値予測データとナウキャスト予測データを合成する合成部１６と、を備える。したがって、急激に発達する積乱雲に対して降水量の予測に加え、強雨の発生確率を予測することが可能となる。

【0051】

また、本実施形態の降水予測装置１０では、正解率計算部１４は、以下の式（１）を用いて、位置ズレ格子数ｎ毎の正解率を計算する。したがって、高い分解能においても、予測精度を高めることが可能となる。

【数5】

・・・（１）
ただし、
O(n)(i,j) は、格子(i,j)での観測値のFraction、
M(n)(i,j) は、格子(i,j)での予測値のFraction、
Fractionは、n×n領域に対して降水量が予め定めた所定の値以上となる格子の割合、
nは、Fractionを計算する正方形の１辺の格子数、
Nは、 評価領域の全格子数、
Σ_iΣ_jは、評価領域内の和
である。

【0052】

また、本実施形態の降水予測装置１０は、位置ズレ格子数ｎを入力可能な位置ズレ格子数入力部１５を備える。したがって、利用者の要望に沿った予測データを求めることが可能となる。

【0053】

また、本実施形態の降水予測装置１０では、合成部１６は、以下の式（２）を用いて、最新の数値予測データとナウキャスト予測データを合成する。したがって、より高精度の合成データを求めることが可能となる。
R(n,t)＝C(n,t)×R1(n,t)＋(1−C(n,t))×R2(n,t) （２）
ただし、
ｎはFractionを計算する正方形の１辺の格子数、
ｔは、時間、
R1(n,t)は、１辺の格子数ｎでのｔ時間後のナウキャスト予測データ、
R2(n,t)は、１辺の格子数ｎでのｔ時間後の数値予測データ、
C(n,t)は、１辺の格子数ｎでの数値予測データR2(n,t)に対するナウキャスト予測データR1(n,t)のｔ時間後の合成係数（nとtの関数、０≦C(n,t)≦１）、
である。

【0054】

さらに、本実施形態の降水予測方法は、少なくとも降水の観測データを取得するステップと、観測領域を格子状に分割し、観測データを用いて、物理法則を用いて降水状況の時間変化をコンピュータで計算して未来の降水状況を示す数値予測データを格子毎に予測するステップと、観測領域を格子状に分割し、観測データを用いて、過去の降水域の動きと現在の降水の分布を求め、短時間後の降水の分布を示すナウキャスト予測データを格子毎に予測するステップと、数値予測データとナウキャスト予測データに対して、所定の領域を示す位置ズレ格子数を決定し、位置ズレ格子数ｎ毎の正解率を計算するステップと、正解率を考慮して、最適な合成係数をリアルタイムで推定し、その合成係数を用いて最新の数値予測データとナウキャスト予測データを合成するステップと、を有する。したがって、急激に発達する積乱雲に対して降水量の予測に加え、強雨の発生確率を予測することが可能となる。

【0055】

また、本実施形態の降水予測方法は、位置ズレ格子数ｎ毎の正解率を計算するステップは、以下の式（１）を用いる。したがって、高い分解能においても、予測精度を高めることが可能となる。

【数6】

・・・（１）
ただし、
O(n)(i,j) は、格子(i,j)での観測値のFraction、
M(n)(i,j) は、格子(i,j)での予測値のFraction、
Fractionは、n×n領域に対して降水量が予め定めた所定の値以上となる格子の割合、
nは、Fractionを計算する正方形の１辺の格子数、
Nは、 評価領域の全格子数、
Σ_iΣ_jは、評価領域内の和
である。

【0056】

また、本実施形態の降水予測方法は、位置ズレ格子数ｎを入力するステップを有する。したがって、利用者の要望に沿った予測データを求めることが可能となる。

【0057】

また、本実施形態の降水予測方法では、前記最新の数値予測データとナウキャスト予測データを合成するステップは、以下の式（２）を用いる。したがって、より高精度の合成データを求めることが可能となる。
R(n,t)＝C(n,t)×R1(n,t)＋(1−C(n,t))×R2(n,t) （２）
ただし、
ｎはFractionを計算する正方形の１辺の格子数、
ｔは、時間、
R1(n,t)は、１辺の格子数ｎでのｔ時間後のナウキャスト予測データ、
R2(n,t)は、１辺の格子数ｎでのｔ時間後の数値予測データ、
C(n,t)は、１辺の格子数ｎでの数値予測データR2(n,t)に対するナウキャスト予測データR1(n,t)のｔ時間後の合成係数（nとtの関数、０≦C(n,t)≦１）、
である。

【0058】

なお、この実施形態によって本発明は限定されるものではない。すなわち、実施形態の説明に当たって、例示のために特定の詳細な内容が多く含まれるが、当業者であれば、これらの詳細な内容に色々なバリエーションや変更を加えてもよい。

【符号の説明】

【0059】

１０…降水予測装置
１１…観測データ取得部
１２…数値予測部
１３…ナウキャスト予測部
１４…正解率計算部
１５…位置ズレ格子数入力部
１６…合成部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】